Negli ultimi anni il ruolo del Data Analyst è diventato centrale in moltissimi settori: dal marketing alla sanità, dall’e-commerce alla finanza. Non è difficile capire perché la sua figura sia così indispensabile: ovunque ci siano dati, e nell’era digitale sono dappertutto, serve qualcuno capace di leggerli, interpretarli e trasformarli in informazioni utili. Questo professionista si occupa di raccogliere, organizzare e analizzare dati provenienti da fonti diverse. Può trattarsi di vendite, comportamenti degli utenti su un sito, risultati di campagne pubblicitarie, performance di prodotti o servizi.
Pulizia dei dati
Una parte importante del tempo viene dedicata alla pulizia dei dati, cioè alla rimozione di errori, duplicati o valori incompleti. Questo step è di importanza primaria, in quanto permette di separare le informazioni superflue e inattendibili da quelle fondate. Oltre all’analisi vera e propria, il Data Analyst ha un ruolo chiave nella comunicazione. I risultati devono essere presentati in modo chiaro a manager, team di prodotto o marketing, spesso attraverso dashboard interattive o report sintetici.
Lo stipendio medio
Dal punto di vista economico, è una professione in forte crescita. In Italia uno stipendio entry level si colloca generalmente tra i 25.000 e i 30.000 euro lordi annui. Con alcuni anni di esperienza si passa spesso alla fascia 35.000-45.000 euro, mentre profili senior o con competenze avanzate possono superare i 50.000-60.000 euro. All’estero le retribuzioni sono mediamente più alte, ma variano molto in base al paese e al costo della vita.
Quale percorso formativo preferire
Molti professionisti provengono da lauree in statistica, matematica, informatica, economia o ingegneria, che forniscono una base solida sul ragionamento quantitativo. A questi percorsi si affiancano sempre più spesso master specialistici, come quelli in AI engineering, che permette di approfondire l’uso dell’intelligenza artificiale, del machine learning e degli strumenti avanzati di analisi. Le competenze fondamentali ruotano attorno a tre aree. La prima è tecnica: utilizzo avanzato dei fogli di calcolo, interrogazione di database tramite SQL, analisi dei dati con linguaggi come Python o R e creazione di visualizzazioni efficaci. La seconda è statistica di base, necessaria per interpretare correttamente i risultati e valutare la significatività delle analisi. La terza riguarda il pensiero analitico: saper porre le domande giuste, scomporre problemi complessi e valutare criticamente le risposte che emergono dai dati.
L’importanza del portfolio
Un aspetto sempre più importante, soprattutto per chi è all’inizio, è la costruzione di un portfolio. Lavorare su dataset pubblici, sviluppare piccoli progetti personali e documentare il proprio processo di analisi permette di dimostrare competenze reali, spesso più efficacemente di un semplice titolo di studio. In sintesi, diventare Data Analyst significa unire competenze tecniche, capacità di ragionamento e comunicazione efficace. Per chi ama lavorare con i numeri ma anche capire cosa raccontano, rappresenta oggi una delle professioni più dinamiche e promettenti del panorama digitale.
